【摘要】中提到的研究主要关注基于机器学习的多地震属性沉积相分析，目的是探究苏里格气田的沉积环境及沉积相分布规律。研究选取了对沉积相敏感的三种地震属性：均方根振幅、平均瞬时频率和有效带宽，并结合研究区的水平井资料，利用机器学习中的半监督模糊C均值方法进行分析。这种方法能够清晰地描绘出盒8段南北向条带状分布的4条河道，并且更忠实于测井信息，预测结果更符合地质认识，提高了地质人员在无井区域的沉积理解。
【关键词】涉及的主要概念包括：致密砂岩储层、沉积相、机器学习、半监督、模糊C均值、地震属性以及苏里格气田。这些关键词表明该研究着重于利用现代数据科学方法解决地质勘探中的问题，特别是对于复杂地质结构的识别和理解。
【正文】：
机器学习在地质学中的应用越来越广泛，尤其是针对地震数据的分析。本研究采用了半监督学习的策略，这是一种在有限标注数据情况下训练模型的方法，可以有效地处理大量未标注数据，这对于地质勘探中的沉积相识别尤其有用，因为获取完全标注的数据集通常非常困难和昂贵。
模糊C均值（Fuzzy C-Means）是一种聚类算法，常用于处理具有模糊边界的分类问题，如沉积相分析中的复杂地质特征。传统的模糊C均值方法可能无法准确捕捉到复杂地质结构的细节，而通过与机器学习相结合，可以提升其对非线性模式和复杂结构的识别能力。
在苏里格气田的案例中，研究者利用三种地震属性作为输入特征，这些属性与沉积环境有密切关系。均方根振幅反映了地层的反射强度，平均瞬时频率揭示了地层的物理特性，有效带宽则与地层的频率响应有关。通过这些属性，可以推断出地层的沉积环境和构造特征。
水平井资料的利用是另一个关键点，它们提供了更全面、更立体的地层信息，有助于提高分析的准确性。半监督模糊C均值方法结合这些井数据，使得模型能够更好地理解井间区域的地质情况，从而提高无井区的沉积相预测精度。
研究结果显示，该方法成功地刻画出了盒8段的沉积相分布，特别是识别出了4条南北向的河道结构。这种清晰的沉积相分布图对于地质建模、储层预测和油气藏评价具有重要价值，可以指导进一步的钻探活动，减少风险，提高开采效率。
这项研究展示了机器学习技术在地质勘探领域的潜力，特别是在处理地震数据和理解复杂地质结构方面。未来，随着数据量的增加和技术的进步，机器学习可能会在更多地质问题中发挥重要作用，推动石油天然气行业的科技进步。同时，这种方法也对其他类似的致密砂岩储层的分析提供了一种有价值的参考框架。
VIP享7折，此内容立减5.97元 
